Функциона́льное программи́рование - раздел дискретной математики и парадигма программирования, в которой процесс вычисления трактуется как вычисление значений функций в математическом понимании последних (в отличие от функций как подпрограмм в процедурном программировании).

Противопоставляется парадигме императивного программирования, которая описывает процесс вычислений как последовательное изменениесостояний (в значении, подобном таковому в теории автоматов). При необходимости, в функциональном программировании вся совокупность последовательных состояний вычислительного процесса представляется явным образом, например как список.

Функциональное программирование предполагает обходиться вычислением результатов функций от исходных данных и результатов других функций, и не предполагает явного хранения состояния программы. Соответственно, не предполагает оно и изменяемость этого состояния (в отличие отимперативного, где одной из базовых концепций является переменная, хранящая своё значение и позволяющая менять его по мере выполненияалгоритма).

На практике отличие математической функции от понятия «функции» в императивном программировании заключается в том, что императивные функции могут опираться не только на аргументы, но и на состояние внешних по отношению к функции переменных, а также иметь побочные эффектыи менять состояние внешних переменных. Таким образом, в императивном программировании при вызове одной и той же функции с одинаковыми параметрами, но на разных этапах выполнения алгоритма, можно получить разные данные на выходе из-за влияния на функцию состояния переменных. А в функциональном языке при вызове функции с одними и теми же аргументами мы всегда получим одинаковый результат: выходные данные зависят только от входных. Это позволяет средам выполнения программ на функциональных языках кешировать результаты функций и вызывать их в порядке, не определяемом алгоритмом. (см.ниже Чистые функции)

λ-исчисления являются основой для функционального программирования, многие функциональные языки можно рассматривать как «надстройку» над ними.

Сильные стороны

[править]Повышение надёжности кода

Привлекательная сторона вычислений без состояний - повышение надёжности кода за счёт чёткой структуризации и отсутствия необходимости отслеживания побочных эффектов. Любая функция работает только с локальными данными и работает с ними всегда одинаково, независимо от того, где, как и при каких обстоятельствах она вызывается. Невозможность мутации данных при пользовании ими в разных местах программы исключает появление труднообнаруживаемых ошибок (таких, например, как случайное присваивание неверного значения глобальной переменной в императивной программе).

[править]Удобство организации модульного тестирования

Поскольку функция в функциональном программировании не может порождать побочные эффекты, менять объекты нельзя как внутри области видимости, так и снаружи (в отличие от императивных программ, где одна функция может установить какую-нибудь внешнюю переменную, считываемую второй функцией). Единственным эффектом от вычисления функции является возвращаемый ей результат, и единственный фактор, оказывающий влияние на результат - это значения аргументов.

Таким образом, имеется возможность протестировать каждую функцию в программе, просто вычислив её от различных наборов значений аргументов. При этом можно не беспокоиться ни о вызове функций в правильном порядке, ни о правильном формировании внешнего состояния. Если любая функция в программе проходит модульные тесты, то можно быть уверенным в качестве всей программы. В императивных программах проверка возвращаемого значения функции недостаточна: функция может модифицировать внешнее состояние, которое тоже нужно проверять, чего не нужно делать в функциональных программах.

[править]Возможности оптимизации при компиляции

Традиционно упоминаемой положительной особенностью функционального программирования является то, что оно позволяет описывать программу в так называемом «декларативном» виде, когда жесткая последовательность выполнения многих операций, необходимых для вычисления результата, в явном виде не задаётся, а формируется автоматически в процессе вычисления функций.[источник не указан 1064 дня] Это обстоятельство, а также отсутствие состояний даёт возможность применять к функциональным программам достаточно сложные методы автоматической оптимизации.

[править]Возможности параллелизма

Ещё одним преимуществом функциональных программ является то, что они предоставляют широчайшие возможности для автоматического распараллеливания вычислений. Поскольку отсутствие побочных эффектов гарантировано, в любом вызове функции всегда допустимо параллельное вычисление двух различных параметров - порядок их вычисления не может оказать влияния на результат вызова.

[править]Недостатки

Недостатки функционального программирования вытекают из тех же самых его особенностей. Отсутствие присваиваний и замена их на порождение новых данных приводят к необходимости постоянного выделения и автоматического освобождения памяти, поэтому в системе исполнения функциональной программы обязательным компонентом становится высокоэффективныйсборщик мусора. Нестрогая модель вычислений приводит к непредсказуемому порядку вызова функций, что создает проблемы при вводе-выводе, где порядок выполнения операций важен. Кроме того, очевидно, функции ввода в своем естественном виде (например, getchar из стандартной библиотеки языка C) не являются чистыми, поскольку способны возвращать различные значения для одних и тех же аргументов, и для устранения этого требуются определенные ухищрения.

Для преодоления недостатков функциональных программ уже первые языки функционального программирования включали не только чисто функциональные средства, но и механизмы императивного программирования (присваивание, цикл, «неявный PROGN» были уже в LISPе). Использование таких средств позволяет решить некоторые практические проблемы, но означает отход от идей (и преимуществ) функционального программирования и написание императивных программ на функциональных языках.[источник не указан 1064 дня] В чистых функциональных языках эти проблемы решаются другими средствами, например, в языке Haskell ввод-вывод реализован при помощи монад - нетривиальной концепции, позаимствованной из теории категорий.

Хвостовая рекурсия - специальный случай рекурсии, при котором рекурсивный вызов функцией самой себя является её последней операцией. Подобный вид рекурсии примечателен тем, что может быть легко заменён на итерацию, что реализовано во многих оптимизирующих компиляторах. Когда происходит вызов функции, компьютер должен запомнить место, из которого функция была вызвана (адрес возврата), чтобы после её окончания вернуться и продолжить выполнение программы. Обычно адрес возврата сохраняется в стеке. Иногда последнее действие функции после завершения всех других операций, это просто вызов функции, возможно самой себя, и возвращение результата. В этом случае нет необходимости запоминать адрес возврата, вновь вызываемая функция будет возвращать результат непосредственно к месту вызова первоначальной функции. Хвостовая рекурсия часто применяется в программах на функциональных языках программирования. Многие вычисления на таких языках естественно выражать в виде рекурсивных функций, а возможность автоматической замены транслятором хвостовой рекурсии на итерацию означает, что по вычислительной эффективности она равна эквивалентному коду, записанному в итеративном виде.

Создатели функционального языка Scheme, одного из диалектов Lisp, оценили важность хвостовой рекурсии настолько, что в спецификации языка предписали каждому транслятору этого языка в обязательном порядке реализовывать оптимизацию хвостовой рекурсии.

Фу́нкция вы́сшего поря́дка - функция, принимающая в качестве аргументов другие функции или возвращающая другую функцию в качестве результата. Иногда функции высшего порядка называют функционалами, хотя это не совсем верно, более точный эквивалент - оператор.

В функциональных языках программирования все функции являются функциями высшего порядка.

Рассказываем о принципах функционального программирования: какие у него минусы, и какие языки относятся к функциональным.

Основные концепции

Функциональное программирование основывается на нескольких важных концепциях: отсутствие побочных эффектов и изменяемых данных, чистые функции и их композиция. Давайте рассмотрим каждую из них.

Чистые функции

Чистая функция максимально проста. Она должна всегда возвращать один и тот же результат. Посмотрите на эту JavaScript-функцию:

var z = 10; function add(x, y) { return x + y; }

var z = 10 ; function add (x , y ) { return x + y ;

Конечно, это искусственный пример, но он очень хорошо демонстрирует, как должна работать чистая функция. При одних и тех же значениях x и y мы всегда будем получать одинаковый результат функции. Предсказуемость – важная часть работы программы в функциональном программировании.

Изменяемые данные и побочные эффекты

Вернемся к примеру кода. Если мы добавим в качестве аргумента функции add() , переменную z , которая объявлена выше, наша функция перестанет быть чистой и предсказуемой. Почему? Потому что z объявлена как обычная переменная: она доступна для изменения из любого места программы.

Идея неизменности в функциональном программировании заключается в том, что переменные не могут быть изменены после объявления.

Корректный код чистой функции с z должен выглядеть так:

const x = 10; const z = 10; add (x, z); // вернет 20

const x = 10 ; const z = 10 ; add (x , z ) ; // вернет 20

В этом случае функция всегда будет возвращать предсказуемый результат. Если функция не будет работать предсказуемо – это приведет к нежелательным побочным эффектам.

Еще один пример не функционального кода – классические циклы. Вспомним, как выглядит типичный цикл for в JavaScript:

var acc = 0; for (var i = 1; i <= 10; ++i) { acc += i; } console.log(acc); // выведет 55

var acc = 0 ; for (var i = 1 ; i <= 10 ; ++ i ) { acc += i ; console . log (acc ) ; // выведет 55

Первое, на что нужно обратить внимание, – то, что цикл использует var i для подсчета шагов. В функциональном программировании использование такого цикла неприемлемо, так как это может привести к непредсказуемому поведению цикла.

Чтобы избежать побочных эффектов, в ФП для создания циклов используются рекурсивные функции.

function sumRange(start, end, acc) { if (start > end) { return acc; } else { return sumRange(start + 1, end, acc + start); } } console.log(sumRange(1, 10, 0)); // выведет 55

function sumRange (start , end , acc ) { if (start > end ) { return acc ; } else { return sumRange (start + 1 , end , acc + start ) ; console . log (sumRange (1 , 10 , 0 ) ) ; // выведет 55

Такая конструкция позволяет использовать константы для определения начала, конца цикла и шага. В основе такого типа цикла лежит идея вызова функции внутри себя, или рекурсивного вызова. В примере выше функция sumRange() с заданными аргументами делает проверку условия, и в случае ложного результата вызывает саму себя с измененными аргументами.

Композиция функций

Композиция функций – это подход в функциональном программировании, который подразумевает вызов одних функций в качестве аргументов других, для создания сложных составных функций из более простых.

function addOne(x) { return x + 1; } function timesTwo(x) { return x * 2; } console.log(addOne(timesTwo(3))); // выведет 7 console.log(timesTwo(addOne(3))); // выведет 8

function addOne (x ) { return x + 1 ; function timesTwo (x ) {

В примере выше мы описали две простые функции: addOne (прибавляет к аргументу единицу) и timesTwo (умножает аргумент на два). Техника компоновки позволяет нам вызывать две эти функции друг в друге в разном порядке. В результате, с разным логическим порядком вызова чистых функций и одинаковым значением аргумента мы получили более сложный функционал, который дает нам необходимый результат и делает это предсказуемо.

Польза функционального программирования

Функциональное программирование помогает сделать код более чистым, предсказуемым и легко читаемым. Использование принципов ФП помогает избавиться от лишних абстракций с непредсказуемым поведением, следовательно, сделать работу программы более предсказуемой и снизить количество возможных ошибок.

Недостатки функционального программирования

Функциональное программирование плохо подходит для алгоритмов, основанных на графах из-за сравнительно более медленной работы программы. ФП в целом плохо применимо в решениях, которые годами основывались на использовании императивного подхода.

Самое важное – в функциональных языках нет эффективного неупорядоченного словаря множества. В сравнении с хэш-таблицами, функциональные словари работают значительно хуже, а это может быть критично для некоторых приложений. Однако указанные недостатки можно отнести только к императивным языкам.

Функциональное программирование в языках

Так как функциональное программирование – это прежде всего подход к написанию кода, использовать его принципы можно в любом языке. Однако существуют языки, специально заточенные под функциональный подход. Первый и самый известный из них – Lisp. Он появился еще в 1958 году. Его автор – Джон Маккарти, информатик и автор термина «искусственный интеллект». Lisp по сей день популярен в среде проектировщиков ИИ.

Более современные функциональные языки, такие как Elm и Elixir, по данным GitHub и Stack Overflow постепенно и уверенно набирают популярность. Рост популярности JavaScript также привел к повышенному интересу к концепциям функционального программирования для применения в этом языке.

String reverse(String arg) { if(arg.length == 0) { return arg; } else { return reverse(arg.substring(1, arg.length)) + arg.substring(0, 1); } }
Эта функция довольно медленная, потому что она повторно вызывает сама себя . Здесь возможна утечка памяти, так как множество раз создаются временные объекты. Но это функциональный стиль. Вам может показать странным, как люди могут так программировать. Ну, я как раз собирался вам рассказать.

Преимущества функционального программирования

Вы, наверное, думаете, что я не смогу привести доводы в оправдание монструозной функции выше. Когда я только начинал изучать функциональное программирование, я тоже так думал. Я ошибался. Есть очень хорошие аргументы в пользу такого стиля. Некоторые из них субъективные. Например, программисты заявляют, что функциональные программы проще понять. Я не буду приводить таких аргументов, потому что всем известно, что лёгкость понимания - это очень субъективная вещь. К счастью для меня, есть ещё куча объективных аргументов.

Unit тестирование

Так как в ФП каждый символ является неизменяемым, то функции не имеют побочных действий. Вы не можете менять значения переменных, к тому же функция не может поменять значение вне своей области видимости, и тем самым повлиять на другие функции (как это может случится с полями класса или глобальными переменными). Это означает, что единственный результат выполнения функции - это возвращаемое значение. А единственное, что может повлиять на возвращаемое значение - это аргументы, передаваемые в функцию.

Вот она, голубая мечта unit-тестеров. Можно протестировать каждую функцию в программе используя только нужные аргументы. Нет необходимости вызывать функции в правильном порядке или воссоздавать правильное внешнее состояние. Всё что вам нужно, это передать аргументы, которые соответствуют граничным случаям. Если все функции в вашей программе проходят Unit-тесты, то вы можете быть намного более уверены в качестве вашего ПО, чем в случае императивных языков программирования. В Java или C++ проверки возвращаемого значения не достаточно - функция может поменять внешнее состояние, которое тоже подлежит проверке. В ФП такой проблемы нет.

Отладка

Если функциональная программа ведёт себя не так, как вы ожидаете, то отладка - это пара пустяков. Вы всегда можете воспроизвести проблему, потому что ошибка в функции не зависит от постороннего кода, который выполнялся ранее. В императивной программе ошибка проявляется только на некоторое время. Вам придется пройти через ряд шагов, не относящихся к багу, из-за того, что работа функции зависит от внешнего состояния и побочных эффектов других функций. В ФП ситуация намного проще - если возвращаемое значение неправильное, то оно всегда будет неправильным, не зависимо от того, какие куски кода выполнялись прежде.

Как только вы воспроизведёте ошибку, найти её источник - тривиальная задача. Это даже приятно. Как только вы остановите выполнение программы, перед вами будет весь стек вызовов. Вы можете просмотреть аргументы вызова каждой функции, прямо как в императивном языке. С тем отличием, что в императивной программе этого не достаточно, ведь функции зависят от значений полей, глобальных переменных и состояний других классов. Функция в ФП зависит только от своих аргументов, и эта информация оказывается прямо у вас перед глазами! Даже больше, в императивной программе проверки возвращаемого значения не достаточно для того, чтобы сказать, правильно ли ведёт себя кусок кода. Вам придётся выследить десятки объектов за пределами функции, чтобы удостовериться, что всё работает правильно. В функциональном программировании всё, что нужно сделать - это взглянуть на возвращаемое значение!

Проходясь по стеку, вы обращаете внимание на передаваемые аргументы и возвращаемые значения. Как только возвращаемое значение отклоняется от нормы, вы углубляетесь в функцию и двигаетесь дальше. Так повторяется несколько раз пока вы не найдёте источник ошибки!

Многопоточность

Функциональная программа сразу готова к распараллеливанию без каких-либо изменений. Вам не придётся задумываться о deadlock-ах или состояниях гонки (race conditions) потому что вам не нужны блокировки! Ни один кусочек данных в функциональной программе не меняется дважды одним и тем же потоком или разными. Это означает, что вы можете легко добавить потоков к вашей программе даже не задумываясь при этом о проблемах, присущих императивным языкам.

Если дела обстоят подобным образом, то почему так редко функциональные языки программирования используются в многопоточных приложениях? На самом деле чаще, чем вы думаете. Компания Ericsson разработала функциональный язык под названием Erlang для использования на отказоустойчивых и масштабируемых телекоммуникационных коммутаторах. Многие отметили преимущества Erlang-а и стали его использовать . Мы говорим о телекоммуникациях и системах контроля трафика, которые далеко не так просто масштабируются, как типичные системы, разработанные на Wall Street. Вообще-то, системы написанные на Erlang, не такие масштабируемые и надёжные, как Java системы. Erlang системы просто сверхнадёжные.

На этом история многопоточности не заканчивается. Если вы пишете по сути однопоточное приложение, то компилятор всё равно может оптимизировать функциональную программу так, чтобы она использовала несколько CPU. Посмотрим на следующий кусок кода.

Компилятор функционального языка может проанализировать код, классифицировать функции, которые создают строки s1 и s2 , как функции потребляющие много времени, и запустить их параллельно. Это невозможно сделать в императивном языке, потому что каждая функция может изменять внешнее состояние и код, идущий непосредственно после вызова, может зависеть от неё. В ФП автоматический анализ функций и поиск подходящих кандидатов для распараллеливания - это тривиальнейшая задача, как автоматический inline ! В этом смысле функциональный стиль программирования соответствует требованиям завтрашнего дня. Разработчики железа уже не могут заставить CPU работать быстрее. Вместо этого они наращивают количество ядер и заявляют о четырёхкратном увеличении скорости многопоточных вычислений. Конечно они очень вовремя забывают сказать, что ваш новый процессор покажет прирост только в программах, разработанных с учётом распараллеливания. Среди императивного ПО таких очень мало. Зато 100% функциональных программ готовы к многопоточности из коробки.

Развёртывание по горячему

В старые времена для установки обновлений Windows приходилось перезагружать компьютер. Много раз. После установки новой версии медиа проигрывателя. В Windows XP произошли значительные изменения, но ситуация всё ещё далека от идеальной (сегодня я запустил Windows Update на работе и теперь надоедливое напоминание не оставит меня в покое, пока не перезагружусь). В Unix системах модель обновления была получше. Для установки обновлений приходилось останавливать некоторые компоненты, но не всю ОС. Хотя ситуация выглядит лучше, но для большого класса серверных приложений это всё ещё не приемлемо. Телекоммуникационные системы должны быть включены 100% времени, ведь если из-за обновления человек не сможет вызвать скорую, то жизни могут быть потеряны. Фирмы с Wall Streets тоже не желают останавливать сервера на выходных, чтобы установить обновления.

В идеале нужно обновить все нужные участки кода не останавливая систему в принципе. В императивном мире это невозможно [пер. в Smalltalk-е очень даже возможно]. Представьте себе выгрузку Java класса на лету и перезагрузка новой версии. Если бы мы так сделали, то все экземпляры класса стали бы нерабочими, потому что потерялось бы состояние, которое они хранили. Нам пришлось бы писать хитрый код, для контроля версий. Пришлось бы серриализовать все созданные экземпляры класса, потом уничтожить их, создать экземпляры нового класса, попытаться загрузить серриализованные данные в надежде, что миграция пройдёт нормально и новые экземпляры будут валидными. И кроме того, миграционный код необходимо писать каждый раз вручную. И ещё миграционный код должен сохранять ссылки между объектами. В теории ещё куда ни шло, но на практике это никогда не заработает.

В функциональной программе всё состояние хранится в стеке в виде аргументов функций. Это позволяет значительно упростить развёртывание по горячему! По сути всё что нужно сделать - это вычислить разницу между кодом на рабочем сервере и новой версией, и установить изменения в коде. Остальное будет сделано языковыми инструментами автоматически! Если вы думаете, что это научная фантастика, то дважды подумайте. Инженеры, имеющие дело с Erlang, годами обновляют свои системы без остановки их работы.

Доказательные вычисления и оптимизация (Machine Assisted Proofs and Optimizations)

Еще одно интересное свойство функциональных языков программирования состоит в том, что их можно изучать с математической точки зрения. Так как функциональный язык - это реализация формальной системы, то все математические операции используемые на бумаге, могут быть применены и к функциональным программам. Компилятор, например, может конвертировать участок кода в эквивалентный, но более эффективный кусок, при этом математически обосновав их эквивалентность . Реляционные базы данных годами производят такие оптимизации. Ничто не мешает использовать аналогичные приёмы в обычных программах.

Дополнительно вы можете использовать математический аппарат, чтобы доказать корректность участков ваших программ. При желании можно написать инструменты, которые анализируют код и автоматически создают Unit-тесты для граничных случаев! Такая функциональность бесценна для сверхнадёжных систем (rock solid systems). При разработке систем контроля кардиостимуляторов или управления воздушным трафиком такие инструменты просто необходимы. Если же ваши разработки не находятся в сфере критически важных приложений, то инструменты автоматической проверки всё равно дадут вам гигантское преимущество перед вашими конкурентами.

Функции высшего порядка

Помните, когда я говорил о преимуществах ФП, я отметил, что «всё выглядит красиво, но бесполезно, если мне придётся писать на корявом языке, в котором всё final ». Это было заблуждением. Использование final повсеместно выглядит коряво только в императивных языках программирования, таких как Java. Функциональные языки программирования оперируют другими видами абстракций, такими, что вы забудете о том, что когда-то любили менять переменные. Один из таких инструментов - это функции высшего порядка.

В ФП функция - это не тоже самое, что функция в Java или C. Это надмножество - они могут тоже самое, что Java функции и даже больше. Пусть у нас есть функция на C:

Int add(int i, int j) { return i + j; }
В ФП это не тоже самое, что обычная C функция. Давайте расширим наш Java компилятор, чтобы он поддерживал такую запись. Компилятор должен превратить объявление функции в следующий Java код (не забывайте, что везде присутствует неявный final):

Class add_function_t { int add(int i, int j) { return i + j; } } add_function_t add = new add_function_t();
Символ add не совсем функция. Это маленький класс с одним методом. Теперь мы можем передавать add в качестве аргумента в другие функции. Мы можем записать его в другой символ. Мы можем создавать экземпляры add_function_t в runtime и они будут уничтожены сборщиком мусора, если станут ненужными. Функции становятся базовыми объектами, как числа и строки. Функции, которые оперируют функциями (принимают их в качестве аргументов) называются функциями высшего порядка. Пусть это вас не пугает. Понятие функций высшего порядка почти не отличается от понятия Java классов, которые оперируют друг другом (мы можем передавать классы в другие классы). Мы можем называть их «классы высшего порядка», но никто этим не заморачивается, потому что за Java не стоит строгое академическое сообщество.

Как и когда нужно использовать функции высшего порядка? Я рад, что вы спросили. Вы пишите свою программу как один большой монолитный кусок кода не заботясь об иерархии классов. Если вы увидите, что какой-то участок кода повторяется в разных места, вы выносите его в отдельную функцию (к счастью в школах еще учат как это делать). Если вы замечаете, что часть логики в вашей функции должна вести себя по разному в некоторых ситуациях, то вы создаёте функцию высшего порядка. Запутались? Вот реальный пример из мой работы.

Предположим, что у нас есть участок Java кода, который получает сообщение, преобразует его различными способами и передаёт на другой сервер.

Void handleMessage(Message msg) { // ... msg.setClientCode("ABCD_123"); // ... sendMessage(msg); } // ... }
Теперь представьте себе, что система поменялась, и теперь нужно распределять сообщения между двумя серверами вместо одного. Всё остаётся неизменным, кроме кода клиента - второй сервер хочет получать этот код в другом формате. Как нам справиться с этой ситуацией? Мы можем проверять, куда должно попасть сообщение, и в зависимости от этого устанавливать правильный код клиента. Например так:

Class MessageHandler { void handleMessage(Message msg) { // ... if(msg.getDestination().equals("server1") { msg.setClientCode("ABCD_123"); } else { msg.setClientCode("123_ABC"); } // ... sendMessage(msg); } // ... }
Но такой подход плохо масштабируется. При добавлении новых серверов функция будет расти линейно, и внесение изменений превратится в кошмар. Объектно ориентированный подход заключается в выделении общего суперкласса MessageHandler и вынесение логики определения кода клиента в подклассы:

Abstract class MessageHandler { void handleMessage(Message msg) { // ... msg.setClientCode(getClientCode()); // ... sendMessage(msg); } abstract String getClientCode(); // ... } class MessageHandlerOne extends MessageHandler { String getClientCode() { return "ABCD_123"; } } class MessageHandlerTwo extends MessageHandler { String getClientCode() { return "123_ABCD"; } }
Теперь для каждого сервера мы можем создать экземпляр соответствующего класса. Добавление новых сервером становится более удобным. Но для такого небольшого изменения многовато текста. Пришлось создать два новых типа чтобы просто добавить поддержку различного кода клиента! Теперь сделаем тоже самое в нашем языке с поддержкой функций высшего порядка:

Class MessageHandler { void handleMessage(Message msg, Function getClientCode) { // ... Message msg1 = msg.setClientCode(getClientCode()); // ... sendMessage(msg1); } // ... } String getClientCodeOne() { return "ABCD_123"; } String getClientCodeTwo() { return "123_ABCD"; } MessageHandler handler = new MessageHandler(); handler.handleMessage(someMsg, getClientCodeOne);
Мы не создавали новых типов и не усложняли иерархию классов. Мы просто передали функцию в качестве параметра. Мы достигли того же эффекта, как и в объектно-ориентированном аналоге, только с некоторыми преимуществами. Мы не привязывали себя к какой-либо иерархии классов: мы можем передавать любые другие функции в runtime и менять их в любой момент, сохраняя при этом высокий уровень модульности меньшим количеством кода. По сути компилятор создал объектно-ориентированный «клей» вместо нас! При этом сохраняются все остальные преимущества ФП. Конечно абстракции, предлагаемые функциональными языками на этом не заканчиваются. Функции высшего порядка это только начало

Каррирование

Большинство людей, с которыми я встречаюсь, прочли книгу «Паттерны проектирования» Банды Четырёх. Любой уважающий себя программист будет говорить, что книга не привязана к какому-либо конкретному языку программирования, а паттерны применимы к разработке ПО в целом. Это благородное заявление. Но к сожалению оно далеко от истины.

Функциональные языки невероятно выразительны. В функциональном языке вам не понадобятся паттерны проектирования, потому что язык настолько высокоуровневый, что вы легко начнёте программировать в концепциях, которые исключают все известные паттерны программирования. Одним из таких паттернов является Адаптер (чем он отличается от Фасада? Похоже, что кому-то понадобилось наштамповать побольше страниц, чтобы выполнить условия контракта). Этот паттерн оказывается ненужным если в языке есть поддержка каррирования.

Паттерн Адаптер наиболее часто применяется к «стандартной» единице абстракции в Java - классу. В функциональных языках паттерн применяется к функциям. Паттерн берёт интерфейс и преобразует его в другой интерфейс, согласно определённым требованиям. Вот пример паттерна Адаптер:

Int pow(int i, int j); int square(int i) { return pow(i, 2); }
Этот код адаптирует интерфейс функции, возводящей число в произвольную степень, к интерфейсу функции, которая возводит число в квадрат. В аккадемических кругах этот простейший приём называется каррирование (в честь специалиста по логике Хаскелла Карри (Haskell Curry), который провёл ряд математических трюков, чтобы всё это формализовать). Так как в ФП функции используются повсеместно в качестве аргументов, каррирование используется очень часто, чтобы привести функции к интерфейсу, необходимому в том или ином месте. Так как интерфейс функции - это её аргументы, то каррирование используется для уменьшения количества аргументов (как в примере выше).

Этот инструмент является встроенным в функциональные языки. Вам не нужно вручную создавать функцию, которая оборачивает оригинал. Функциональный язык сделает всё за вас. Как обычно давайте расширим наш язык, добавив в него каррирование.

Square = int pow(int i, 2);
Этой строкой мы автоматически создаём функцию возведения в квадрат с одним аргументом. Новая функция будет вызывать функцию pow , подставляя 2 в качестве второго аргумента. С точки зрения Java, это будет выглядеть следующим образом:

Class square_function_t { int square(int i) { return pow(i, 2); } } square_function_t square = new square_function_t();
Как видите, мы просто написали обёртку над оригинальной функцией. В ФП каррирование как раз и представляет из себя простой и удобный способ создания обёрток. Вы сосредотачиваетесь на задаче, а компилятор пишет необходимый код за вас! Всё очень просто, и происходит каждый раз, когда вы хотите использовать паттерн Адаптер (обёртку).

Ленивые вычисления

Ленивые (или отложенные) вычисления - это интересная техника, которая становится возможной как только вы усвоите функциональную философию. Мы уже встречали следующий кусок кода, когда говорили о многопоточности:

String s1 = somewhatLongOperation1(); String s2 = somewhatLongOperation2(); String s3 = concatenate(s1, s2);
В императивных языках программирования очерёдность вычисления не вызывает никаких вопросов. Поскольку каждая функция может повлиять или зависеть от внешнего состояния, то необходимо соблюдать чёткую очерёдность вызовов: сначала somewhatLongOperation1 , затем somewhatLongOperation2 , и concatenate в конце. Но не всё так просто в функциональных языках.

Как мы уже видели ранее somewhatLongOperation1 и somewhatLongOperation2 могут быть запущены одновременно, потому что функции гарантированно не влияют и не зависят от глобального состояния. Но что, если мы не хотим выполнять их одновременно, нужно ли вызывать их последовательно? Ответ - нет. Эти вычисления должны быть запущены, только если какая-либо другая функция зависит от s1 и s2 . Нам даже не нужно выполнять их до тех пор, пока они понадобятся внутри concatenate . Если вместо concatenate мы подставим функцию, которая в зависимости от условия использует один аргумент из двух, то второй аргумент можно даже не вычислять! Haskell - это пример языка с отложенными вычислениями. В Haskell отсутствует гарантия какой-либо очередности вызовов (вообще!), потому что Haskell выполняет код по мере необходимости.

Ленивые вычисления обладают рядом достоинств как и некоторыми недостатками. В следующем разделе мы обсудим достоинства и я объясню как уживаться с недостатками.

Оптимизация

Ленивые вычисления обеспечивают громадный потенциал для оптимизаций. Ленивый компилятор рассматривает код в точности как математик изучает алгебраические выражения - он может отменять некоторые вещи, отменять выполнение тех или иных участков кода, менять очерёдность вызовов для большей эффективности, даже располагать код таким образом, чтобы уменьшить количество ошибок, при этом гарантируя целостность программы. Это самое большое преимущество при описании программы строгими формальными примитивами - код подчиняется математическим законам и может быть изучен математическими методами.

Абстрагирование структур управления

Ленивые вычисления обеспечивают настолько высокий уровень абстракций, что становятся возможными удивительные вещи. Например, представим себе реализацию следующей управляющей структуры:

Unless(stock.isEuropean()) { sendToSEC(stock); }
Мы хотим, чтобы функция sendToSEC выполнялась только если фонд (stock) не европейский. Как можно реализовать unless ? Без ленивый вычислений нам бы понадобилась система макросов, но в языках, подобных Haskell, это не обязательно. Мы можем объявить unless в виде функции!

Void unless(boolean condition, List code) { if(!condition) code; }
Заметьте, что code не будет выполняться, если condition == true . В строгих языках такое поведение невозможно повторить, так как аргументы будут вычислены прежде, чем unless будет вызвана.

Бесконечные структуры данных

Ленивые языки позволяют создавать бесконечные структуры данных, создание которых в строгих языках гораздо сложнее [пер. - только не в Python]. Например представьте себе последовательность Фибоначи. Очевидно, что мы не можем вычислить бесконечный список за конечное время и при этом сохранить его в памяти. В строгих языках, таких как Java, мы просто написали бы функцию, которая возвращает произвольный член последовательности. В языках подобных Haskell мы можем абстрагироваться и просто объявить бесконечный список чисел Фибоначи. Так как язык ленивый, то будут вычислены лишь необходимые части списка, которые реально используются в программе. Это позволяет абстрагироваться от большого числа проблем и посмотреть на них с более высокого уровня (например можно использовать функции обработки списков на бесконечных последовательностях).

Недостатки

Конечно бесплатный сыр бывает только в мышеловке. Ленивые вычисления тянут за собой ряд недостатков. В основном это недостатки от лени. В реальности очень часто нужен прямой порядок вычислений. Возьмём, например, следующий код:

В ленивом языке никто не гарантирует, что первая строка выполнится раньше второй! Это означает, что мы не можем делать ввод-вывод, не можем нормально использовать нативные функции (ведь их нужно вызывать в определённом порядке, чтобы учитывать их побочные эффекты), и не можем взаимодействовать с внешним миром! Если мы введём механизм для упорядочивания выполнения кода, то потеряем преимущество математической строгости кода (а следом потеряем все плюшки функционального программирования). К счастью ещё не всё потеряно. Математики взялись за работу и придумали несколько приёмов для того, чтобы убедится в правильном порядке выполняемых инструкций не потеряв функционального духа. Мы получили лучшее от двух миров! Такие приёмы включают в себя продолжения (continuation), монады (monads) и однозначная типизация (uniqueness typing). В данной статье мы поработаем с продолжениями, а монады и однозначную типизацию отложим до следующего раза. Занятно, что продолжения очень полезная штука, которая используется не только для задания строгого порядка вычислений. Об этом мы тоже поговорим.

Продолжения

Продолжения в программировании играют такую же роль, как «Код да Винчи» в человеческой истории: удивительное разоблачение величайшей тайны человечества. Ну, может не совсем так, но они точно срывают покровы, как в своё время вы научились брать корень из -1.

Когда мы рассматривали функции, мы изучили лишь половину правды, ведь мы исходили из предположения, что функция возвращает значение в вызывающую её функцию. В этом смысле продолжение - это обобщение функций. Функция не обязательно должна возвращать управление в то место, откуда её вызвали, а может возвращать в любое место программы. «Продолжение» - это параметр, который мы можем передать в функцию, чтобы указать точку возврата. Звучит намного страшнее, чем есть на самом деле. Давайте взглянем на следующий код:

Int i = add(5, 10); int j = square(i);
Функция add возвращает число 15, которое записывается в i , в том месте, где функция и была вызвана. Затем значение i используется при вызове square . Заметьте, что ленивый компилятор не может поменять очередность вычислений, ведь вторая строка зависит от результата первой. Мы можем переписать этот код с использованием Стиль Передачи Продолжения (Continuation Passing Style или CPS), когда add возвращает значение в функцию square .

Int j = add(5, 10, square);
В таком случае add получает дополнительный аргумент - функцию, которая будет вызвана после того, как add закончит работать. В обоих примерах j будет равен 225.

В этом и заключается первый приём, позволяющий задать порядок выполнения двух выражений. Вернёмся к нашему примеру с вводом-выводом

System.out.println("Please enter your name: "); System.in.readLine();
Эти две строки не зависят друг от друга, и компилятор волен поменять их порядок по своему хотению. Но если мы перепишем в CPS, то тем самым добавим нужную зависимость, и компилятору придётся проводить вычисления одно за другим!

System.out.println("Please enter your name: ", System.in.readLine);
В таком случае println должен будет вызвать readLine , передав ему свой результат, и вернуть результат readLine в конце. В таком виде мы можем быть уверены, что эти функции будут вызваны по очереди, и что readLine вообще вызовется (ведь компилятор ожидает получить результат последней операции). В случае Java println возвращает void . Но если бы возвращалось какое-либо абстрактное значение (которое может служить аргументом readLine), то это решило бы нашу проблему! Конечно выстраивание таких цепочек функций сильно ухудшает читаемость кода, но с этим можно бороться. Мы можем добавить в наш язык синтаксических плюшек, которые позволят нам писать выражения как обычно, а компилятор автоматически выстраивал бы вычисления в цепочки. Теперь мы можем проводить вычисления в любом порядке, не потеряв при этом достоинств ФП (включая возможность исследовать программу математическими методами)! Если вас это сбивает с толку, то помните, что функции - это всего лишь экземпляры класса с единственным членом. Перепишите наш пример так, чтобы println и readLine были экземплярами классов, так вам станет понятней.

Но на этом польза продолжений не заканчивается. Мы можем написать всю программу целиком используя CPS, чтобы каждая функция вызывалась с дополнительным параметром, продолжением, в которое передаётся результат. В принципе любую программу можно перевести на CPS, если воспринимать каждую функцию как частный случай продолжений. Такое преобразование можно произвести автоматически (в действительности многие компиляторы так и делают).

Как только мы переведём программу к CPS виду, становится ясно, что у каждой инструкции есть продолжение, функция в которую будет передаваться результат, что в обычной программе было бы точкой вызова. Возьмём любую инструкцию из последнего примера, например add(5,10) . В программе, написанной в CPS виде, понятно что будет являться продолжением - это функция, которую add вызовет по окончанию работы. Но что будет продолжением в случае не-CPS программы? Мы, конечно, можем конвертировать программу в CPS, но нужно ли это?

Оказывается, что в этом нет необходимости. Посмотрите внимательно на наше CPS преобразование. Если вы начнёте писать компилятор для него, то обнаружите, что для CPS версии не нужен стек! Функции никогда ничего не возвращают, в традиционном понимании слова «return», они просто вызывают другую функцию, подставляя результат вычислений. Отпадает необходимость проталкивать (push) аргументы в стек перед каждым вызовом, а потом извлекать (pop) их обратно. Мы можем просто хранить аргументы в каком-либо фиксированном участке памяти и использовать jump вместо обычного вызова. Нам нет нужны хранить первоначальные аргументы, ведь они больше никогда не понадобятся, ведь функции ничего не возвращают!

Таким образом, программы в CPS стиле не нуждаются в стеке, но содержат дополнительный аргумент, в виде функции, которую нужно вызвать. Программы в не-CPS стиле лишены дополнительного аргумента, но используют стек. Что же хранится в стеке? Просто аргументы и указатель на участок памяти, куда должна вернуться функция. Ну как, вы уже догадались? В стеке храниться информация о продолжениях! Указатель на точку возврата в стеке - это то же самое, что и функция, которую нужно вызвать, в CPS программах! Чтобы выяснить, какое продолжение у add(5,10) , достаточно взять из стека точку возврата.

Это было не трудно. Продолжение и указатель на точку возврата - это действительно одно и то же, только продолжение указывается явно, и по этому оно может отличаться от того места, где функция была вызвана. Если вы помните, что продолжение - это функция, а функция в нашем языке компилируется в экземпляр класса, то поймёте, что указатель на точку возврата в стеке и указатель на продолжение - это в действительности одно и то же, ведь наша функция (как экземпляр класса) - это всего лишь указатель. А значит, что в любой момент времени в вашей программы вы можете запросить текущее продолжение (по сути информацию из стека).

Хорошо, теперь мы уяснили, что же такое текущее продолжение. Что это значит? Если мы возьмём текущее продолжение и сохраним его где-нибудь, мы тем самым сохраним текущее состояние программы - заморозим её. Это похоже на режим гибернации ОС. В объекте продолжения хранится информация, необходимая для возобновления выполнения программы с той точки, когда был запрошен объект продолжения. Операционная система постоянно так делает с вашими программами, когда переключает контекст между потоками. Разница лишь в том, что всё находится под контролем ОС. Если вы запросите объект продолжения (в Scheme это делается вызовом функции call-with-current-continuation), то вы получите объект с текущим продолжением - стеком (или в случае CPS - функцией следующего вызова). Вы можете сохранить этот объект в переменную (или даже на диск). Если вы решите «перезапустить» программу с этим продолжением, то состояние вашей программы «преобразуется» к состоянию на момент взятия объекта продолжения. Это то же самое, как переключение к приостановленному потоку, или пробуждение ОС после гибернации. С тем исключением, что вы можете проделывать это много раз подряд. После пробуждения ОС информация о гибернации уничтожается. Если этого не делать, то можно было бы восстанавливать состояние ОС с одной и той же точки. Это почти как путешествие по времени. С продолжениями вы можете себе такое позволить!

В каких ситуациях продолжения будут полезны? Обычно если вы пытаетесь эмулировать состояние в системах лишенных такового по сути. Отличное применение продолжения нашли в Web-приложениях (например во фреймворке Seaside для языка Smalltalk). ASP.NET от Microsoft прикладывает огромные усилия, чтобы сохранять состояние между запросами, и облегчить вам жизнь. Если бы C# поддерживал продолжения, то сложность ASP.NET можно было бы уменьшить в два раза - достаточно было бы сохранять продолжение и восстанавливать его при следующем запросе. С точки зрения Web-программиста не было бы ни единого разрыва - программа продолжала бы свою работу со следующей строки! Продолжения - невероятно полезная абстракция для решения некоторых проблем. Учитывая то, что всё больше и больше традиционных толстых клиентов перемещаются в Web, важность продолжений будет со временем только расти.

Сопоставление с образцом (Pattern matching)

Сопоставление с образцом не такая уж новая или инновационная идея. На самом деле она имеет слабое отношение к функциональному программированию. Единственная причина, по которой его часто связывают с ФП, это то, что с некоторых пор в функциональных языках есть сопоставление с образцом, а в императивных - нет.

Давайте начнём наше знакомство с Pattern matching следующим примером. Вот функция вычисления чисел Фибоначи на Java:

Int fib(int n) { if(n == 0) return 1; if(n == 1) return 1; return fib(n - 2) + fib(n - 1); }
А вот пример на Java-подобном языке с поддержкой Pattern matching-а

Int fib(0) { return 1; } int fib(1) { return 1; } int fib(int n) { return fib(n - 2) + fib(n - 1); }
В чём разница? Компилятор реализует ветвление за нас.

Подумаешь, велика важность! Действительно важность не велика. Было подмечено, что большое количество функций содержат сложные switch конструкции (это отчасти верно для функциональных программ), и было принято решение выделить этот момент. Определение функции разбивается на несколько вариантов, и устанавливается паттерн на месте аргументов функции (это напоминает перегрузку методов). Когда происходит вызов функции, компилятор на лету сравнивает аргументы со всеми определениями и выбирает наиболее подходящий. Обычно выбор падает на самое специализированное определение функции. Например int fib(int n) может быть вызвана при n равном 1, но не будет, ведь int fib(1) - более специализированное определение.

Сопоставление с образцом обычно выглядит сложнее, чем в нашем примере. Например сложная система Pattern matching позволяет писать следующий код:

Int f(int n < 10) { ... } int f(int n) { ... }
Когда сопоставление с образцом может быть полезно? Список таких случаев на удивление очень большой! Каждый раз, когда вы используете сложные конструкции вложенных if , pattern matching может справиться лучше с меньшим количеством кода. В голову приходит хороший пример с функцией WndProc , которая реализуется в каждой Win32 программе (даже если она спрятана от программиста за высоким забором абстракций). Обычно сопоставление с образцом может даже проверять содержимое коллекций. Например, если вы передаёте массив в функцию, то вы можете отбирать все массивы, у которых первый элемент равен 1, а третий элемент больше 3.

Ещё одним преимуществом Pattern matching является то, что в случае внесения изменений вам не придётся копаться в одной огромной функции. Вам достаточно будет добавить (или изменить) некоторые определения функций. Тем самым мы избавляется от целого пласта паттернов из знаменитой книги Банды Четырёх. Чем сложнее и ветвистее условия, тем полезнее будет использовать Pattern matching. Как только вы начнёте их использовать, то удивитесь, как вы могли раньше без них обходится.

Замыкания

До сих пор мы обсуждали особенности ФП в контексте «чисто» функциональных языков - языков, которые являются реализацией лямбда исчисления и не содержат особенностей, противоречащих формальной системе Чёрча. Тем не менее, многие черты функциональных языков используются за пределами лямбда исчисления. Хотя реализация аксиоматической системы интересна с точки зрения программирования в терминах математических выражений, это не всегда может быть применимо на практике. Многие языки предпочитают использовать элементы функциональных языков не придерживаясь строгой функциональной доктрины. Некоторые такие языки (например Common Lisp) не требуют от переменных быть final - их значения можно менять. Они даже не требуют, чтобы функции зависели только от своих аргументов - функциям дозволенно обращаться к состоянию за пределом своей области видимости. Но при этом они включают в себя такие особенности, как функции высшего порядка. Передача функции в не-чистом языке немного отличается от аналогичной операции в пределах лямбда исчисления и требует наличия интересной особенности под названием: лексическое замыкание. Давайте взглянем на следующий пример. Помните, что в данном случае переменные не final и функция может обращаться к переменным за пределом своей области видимости:

Function makePowerFn(int power) { int powerFn(int base) { return pow(base, power); } return powerFn; } Function square = makePowerFn(2); square(3); // returns 9
Функция make-power-fn возвращает функцию, которая принимает один аргумент и возводит его в определённую степень. Что произойдёт, когда мы попробуем вычислить square(3) ? Переменная power находится вне области видимости powerFn , потому что makePowerFn уже завершилась, и её стек уничтожен. Как же тогда работает square ? Язык должен каким-либо образом сохранить значение power , чтобы функция square могла работать. А что если мы создадим ещё одну функцию cube , которая возводит число в третью степень? Язык должен будет сохранять два значения power для каждой созданной в make-power-fn функции. Феномен хранения этих значений и называется замыканием. Замыкание не только сохраняет аргументы верхней функции. Например замыкание может выглядеть следующим образом:

Function makeIncrementer() { int n = 0; int increment() { return ++n; } } Function inc1 = makeIncrementer(); Function inc2 = makeIncrementer(); inc1(); // returns 1; inc1(); // returns 2; inc1(); // returns 3; inc2(); // returns 1; inc2(); // returns 2; inc2(); // returns 3;
В процессе выполнения значения n сохраняются, и счётчики имеют доступ к ним. Более того у каждого счётчика своя копия n , не смотря на то, что они должны были исчезнуть после того, как функция makeIncrementer отработает. Как же компилятор умудряется это скомпилировать? Что происходит за кулисами замыканий? К счастью у нас есть волшебный пропуск.

Всё сделано достаточно логично. С первого взгляда ясно, что локальные переменные больше не подчиняются правилам области видимости и их время жизни не определено. Очевидно, что они больше не хранятся в стеке - их нужно держать в куче (heap) . Замыкание, следовательно, сделано как обычная функция, которую мы обсуждали ранее, за исключением того, что в нём есть дополнительная ссылка на окружающие переменные:

Class some_function_t { SymbolTable parentScope; // ... }
Если замыкание обращается к переменной, которой нет в локальной области видимости, тогда оно принимает во внимание родительскую область. Вот и всё! Замыкание связывает функциональный мир с миром ООП. Каждый раз, когда вы создаёте класс, который хранит некоторое состояние, и передаёте его куда-то, вспомните про замыкания. Замыкание - это всего лишь объект, который создаёт «атрибуты» на лету, забирая их из области видимости, чтобы вам не пришлось делать это самим.

Что теперь?

Эта статья проходится лишь по верхушке айсберга Функционального Программирования. Вы можете копнуть глубже и увидеть нечто действительно большое, а в нашем случае ещё и хорошее. В будущем я планирую написать о теории категорий, монадах, функциональных структурах данных, системе типов в функциональных языках, функциональной многопоточности, функциональных базах данных, и ещё о многих вещах. Если у меня получится написать (и изучить в процессе) хотя бы о половине из этих тем, моя жизнь пройдёт не зря. А пока, Google - ваш верный друг. Множество X называют областью определения функции П а множество У - областью значений функции П Величина х в Р(х), которая представляет собой любой элемент из множества X, называется независимой переменной, а величину у из множества У, определяемую уравнением у = Р(х), называют зависимой переменной. Иногда, если функция f не определена для всех х в X, говорят о частично определенной функции, в противном случае имеют в виду полное определение.

Очень важное свойство математического определения функции состоит в том, что при заданном аргументе х она всегда определяет одно и то же значение, поскольку не имеет побочных эффектов. Побочные эффекты в языках программирования связаны с переменными, моделирующими ячейки памяти. Математическая функция определяет значение, а не указывает последовательность операций над числами, хранящимися в ячейках памяти, для вычисления некоторого значения. Здесь нет переменных в том смысле, который придается им в императивных языках программирования, поэтому не может быть побочных эффектов.

В языке программирования на основе математического понятия функции могут быть представлены и программы, и процедуры, и функции. В случае программы х соответствуют входные данные, а у - результаты. В случае процедуры или функции х характеризует параметры, а у - возвращаемые значения. В любом случае на х можно ссылаться как на «вводы», а на у - как на «выводы». Следовательно, в функциональном подходе к программированию не делают различий между программой, процедурой и функцией. С другой стороны, входные и выходные величины всегда различаются.

В языках программирования совершенно четко разделены определение функции и применение функции. Определение функции описывает, как можно вычислить величину на основе формальных параметров. Применение функции заключается в вызове конкретной функции с использованием фактических параметров. Заметим, что в математике разница между параметром и переменной не всегда очевидна. Очень часто термин «параметр» заменяют термином «независимая переменная». К примеру, в математике можно записать определение функции возведения в квадрат: square(x) = х * х

Положим, что для х выполняется square(x) + 2 . . .

Основное различие между императивным и функциональным программированием состоит в интерпретации понятия переменной . В математике переменные представляются как фактические значения, а в императивных языках программирования переменные ссылаются на области памяти, где хранятся их значения. Изменить значения в этих областях памяти позволяют присваивания. Напротив, в математике нет понятий «область памяти» и «присваивание», поэтому такой оператор, как х = х + 1

не имеет смысла. Функциональное программирование основывается на математическом подходе к понятию «переменная». В функциональном программировании переменные связаны со значениями, но не имеют никакого отношения к областям памяти. После привязывания переменной к значению значение переменной меняться

Функциональное программирование

1 Введение

Программы на традиционных языках программирования, таких как Си, Паскаль, Java и т.п. состоят их последовательности модификаций значений некоторого набора переменных, который называется состоянием . Если не рассматривать операции ввода-вывода, а также не учитывать того факта, что программа может работать непрерывно (т.е. без остановок, как в случае серверных программ), можно сделать следующую абстракцию. До начала выполнения программы состояние имеет некоторое начальное значение σ0 , в котором представлены входные значения программы. После завершения программы состояние имеет новое значение σ0 , включающее в себя то, что можно рассматривать как «результат» работы программы. Во время исполнения каждая команда изменяет состояние; следовательно, состояние проходит через некоторую конечную последовательность значений:

σ = σ0 → σ1 → σ2 → · · · → σn = σ0

Состояние модифицируется с помощью команд присваивания , записываемых в виде v=E или v:=E, где v - переменная, а E - некоторое выражение. Эти команды следуют одна за другой; операторы, такие как if и while, позволяют изменить порядок выполнения этих команд в зависимости от текущего значения состояния. Такой стиль программирования называютимперативным илипроцедурным .

Функциональное программирование представляет парадигму, в корне отличную от представленной выше модели. Функциональная программа представляет собой некоторое выражение (в математическом смысле); выполнение программы означает вычисление значения этого выражения.1 С учетом приведенных выше обозначений, считая что результат работы

1 Употребление термина «вычисление» не означает, что программа может оперировать только с числами; результатом вычисления могут оказаться строки, списки и вообще, любые допустимые в языке структуры данных.

императивной программы полностью и однозначно определен ее входом, можно сказать, что финальное состояние (или любое промежуточное) представляет собой некоторую функцию (в математическом смысле) от начального состояния, т.е. σ0 = f(σ). В функционально программировании используется именно эта точка зрения: программа представляет собой выражение, соответствующее функции f. Функциональные языки программирования поддерживают построение таких выражений, предоставляю широкий выбор соответствующих языковых конструкций.

При сравнении функционального и императивного подхода к программированию можно заметить следующие свойства функциональных программ:

Функциональные программы не используют переменные в том смысле, в котором это слово употребляется в императивном программировании. В частности в функциональных программах не используется оператор присваивания.

Как следствие из предыдущего пункта, в функциональных программах нет циклов.

Выполнение последовательности команд в функциональной программе бессмысленно, поскольку одна команда не может повлиять на выполнение следующей.

Функциональные программы используют функции гораздо более замысловатыми способами. Функции можно передавать в другие функции в качестве аргументов и возвращать в качестве результата, и даже в общем случае проводить вычисления, результатом которого будет функция.

Вместо циклов функциональные программы широко используют рекурсивные функции.

На первый взгляд функциональный подход к программированию может показаться странным, непривычным и мало полезным, однако необходимо принять во внимание следующие соображения.

Прежде всего, императивный стиль в программировании не является жестко заданной необходимостью. Многие характеристики императивных языков программирования являются результатом абстрагирования от низкоуровневых деталей реализации компьютера, от машинных кодов к языкам ассемблера, а затем к языкам типа Фортрана и т.д. Однако нет причин полагать, что такие языки отражают наиболее естественный для

человека способ сообщить машине о своих намерениях. Возможно, более правилен подход, при котором языки программирования рождаются как абстрактные системы для записи алгоритмов, а затем происходит их перевод на императивный язык компьютера.

Далее, функциональный подход имеет ряд преимуществ перед императивным. Прежде всего, функциональные программы более непосредственно соответствуют математическим объектам, и следовательно, позволяют проводить строгие рассуждения. Установить значение императивной программы, т.е. той функции, вычисление которой она реализует, может оказаться довольно трудно. Напротив, значение функциональной программы может быть выведено практически непосредственно.

Например, рассмотрим следующую программу на языке Haskell:

factorial n = if n == 0 then 1 else n * factorial (n - 1)

Практически сразу видно, что эта программа соответствует следующей частичной функции:

f(n) = n! n ≥ 0

(Здесь символ означает неопределенность функции, поскольку при отрицательных значениях аргумента программа не завершается.) Однако для программы на языке Си это соответствие не очевидно:

int x = 1; while (n > 0)

x = x * n; n = n - 1;

Следует также сделать замечание относительно употребления термина «функция» в таких языках как Си, Java и т.п. В математическом смысле «функции» языка Си не являются функциями, поскольку:

Их значение может зависеть не только от аргументов;

Результатом их выполнения могут быть разнообразные побочные эффекты (например, изменение значений глобальных переменных)

Два вызова одной и той же функции с одними и теми же аргументами могут привести к различным результатам.

Вместе с тем функции в функциональных программах действительно являются функциями в том смысле, в котором это понимается в математике. Соответственно, те замечания, которые были сделаны выше, к ним не применимы. Из этого следует, что вычисление любого выражения не может иметь никаких побочных эффектов, и значит, порядок вычисления его подвыражений не оказывает влияния на результат. Таким образом, функциональные программы легко поддаются распараллеливанию, поскольку отдельные компоненты выражений могут вычисляться одновременно.

2 Основы лямбда-исчисления

Подобно тому, как теория машин Тьюринга является основой императивных языков программирования, лямбда-исчисление служит базисом и математическим «фундаментом», на котором основаны все функциональные языки программирования.

Лямбда-исчисление было изобретено в начале 30-х годов логиком А. Черчем, который надеялся использовать его в качестве формализма для обоснования математики. Вскоре были обнаружены проблемы, делающие невозможным его использование в этом качестве (сейчас есть основания полагать, что это не совсем верно) и лямбда-исчисление осталось как один из способов формализации понятия алгоритма.

В настоящее время лямбда-исчисление является основной из таких формализаций, применяемой в исследованиях связанных с языками программирования. Связано это, вероятно, со следующими факторами:

Это единственная формализация, которая, хотя и с некоторыми неудобствами, действительно может быть непосредственно использована для написания программ.

Лямбда-исчисление дает простую и естественную модель для таких важных понятий, как рекурсия и вложенные среды.

Большинство конструкций традиционных языков программирования может быть более или менее непосредственно отображено в конструкции лямбда-исчисления.

Функциональные языки являются в основном удобной формой синтаксической записи для конструкций различных вариантов лямбдаисчисления. Некоторые современные языки (Haskell, Clean) имеют

100% соответствие своей семантики с семантикой подразумеваемых конструкций лямбда-исчисления.

В математике, когда необходимо говорить о какой-либо функции, принято давать этой функции некоторое имя и впоследствии использовать его, как, например, в следующем утверждении:

Пусть f: R → R определяется следующим выражением:

	(x2 sin(1/x2 ),

Тогда f0 (x) не интегрируема на интервале .

Многие языки программирования также допускают определение функций только с присваиванием им некоторых имен. Например, в языке Си функция всегда должна иметь имя. Это кажется естественным, однако поскольку в функциональном программировании функции используются повсеместно, такой подход может привести к серьезным затруднениям. Представьте себе, что мы должны всегда оперировать с арифметическими выражениями в подобном стиле:

Пусть x = 2 и y = 4. Тогда xx = y.

Лямбда-нотация позволяет определять функции с той же легкостью, что и другие математические объекты. Лямбда-выражением будем называть конструкцию вида

где E - некоторое выражение, возможно, использующее переменную x.

Пример. λx.x2 представляет собой функцию, возводящую свой аргумент в квадрат.

Использование лямбда-нотации позволяет четко разделить случаи, когда под выражением вида f(x) мы понимаем саму функцию f и ее значение в точке x. Кроме того, лямбда-нотация позволяет формализовать практически все виды математической нотации. Если начать с констант и переменных и строить выражения только с помощью лямбда-выраже- ний и применений функции к аргументам, то можно представить очень сложные математические выражения.

Применение функции f к аргументу x мы будем обозначать как f x, т.е., в отличие от того, как это принято в математике, не будем использовать скобки2 . По причинам, которые станут ясны позднее, будем считать, что применение функции к аргументу ассоциативно влево, т.е. f x y

2 Заметим, что и в математике такие выражения, как sin x записываются без скобок.

означает (f(x))(y). В качестве сокращения для выражений вида λx.λy.E будем использовать запись λx y.E (аналогично для большего числа аргументов). Также будем считать, что «область действия» лямбда-выра- жения простирается вправо насколько возможно, т.е., например, λx.x y означает λx.(x y), а не (λx.x)y.

На первый взгляд кажется, что нам необходимо ввести специальное обозначение для функций нескольких аргументов. Однако существует операция каррирования 3 , позволяющая записать такие функции в обычной лямбда-нотации. Идея заключается в том, чтобы использовать выражения вида λx y.x + y. Такое выражение можно рассматривать как функцию R → (R → R), т.е. если его применить к одному аргументу, результатом будет функция, которая затем принимает другой аргумент. Таким образом:

(λx y.x + y) 1 2 = (λy.1 + y) 2 = 1 + 2.

Переменные в лямбда-выражениях могут бытьсвободными исвязанными . В выражении вида x2 + x переменная x является свободной; его значение зависит от значения переменной x и в общем случае ее нельзя

вать обозначение j, значение выражения не изменится.

Следует понимать, что в каком-либо подвыражении переменная может быть свободной (как в выражении под интегралом), однако во всем выражении она связана какой-либо операцией связывания переменной , такой как операция суммирования. Та часть выражения, которая находится «внутри» операции связывания, называетсяобластью видимости переменной.

В лямбда исчислении выражения λx.E[x] и λy.E[y] считаются эквивалентными (это называется α-эквивалентностью, и процесс преобразования между такими парами называют α-преобразованием). Разумеется, необходимо наложить условие, что y не является свободной переменной в E[x].

3 от фамилии известного логика Хаскелла Карри, в честь которого назван язык программирования Haskell

3 Лямбда-исчисление как формальная система

Лямбда-исчисление основано на формальной нотации лямбда-терма, составляемого из переменных и некоторого фиксированного набора констант с использованием операции применения функции и лямбда-абстра- гирования. Сказанное означает, что все лямбда-выражения можно разделить на четыре категории:

1. Переменные: обозначаются произвольными строками, составленными из букв и цифр.

2. Константы: также обозначаются строками; отличие от переменных будем определять из контекста.

3. Комбинации: , т.е. применения функции S к аргументу T ; и S и T могут быть произвольными лямбда-термами. Комбинация записывается как S T .

4. Абстракции произвольного лямбда-терма S по переменной x, обозначаемые как λx.S.

Таким образом, лямбда-терм определяется рекурсивно и его грамматику можно определить в виде следующей формы Бэкуса-Наура:

Exp = Var| Const| Exp Exp| λ Var . Exp

В соответствие с этой грамматикой лямбда-термы представляются в виде синтаксических деревьев, а не в виде последовательности символов. Отсюда следует, что соглашения об ассоциативности операции применения функции, эквивалентность выражений вида λx y.S и λx.λy.S, неоднозначность в именах констант и переменных проистекают только из необходимости представления лямбда-термов в удобном человеку виде, и не являются частью формальной системы.

3.1 Свободные и связанные переменные

В данном разделе мы формализуем данное ранее интуитивное представление о свободных и связанных переменных. Множество свободных

переменных F V (S) лямбда-терма S можно определить рекурсивно следующим образом:

Аналогично множество связанных переменных BV (S) определяется следующими формулами:

BV (x) =

BV (c) =

BV (S T) = BV (S) BV (T)

BV (λx.S) = BV (S) {x}

Здесь предполагается, что c - некоторая константа.

Пример. Для терма S = (λx y.x) (λx.z x) можно показать, что F V (S) = {z} и

BV (S) = {x, y}.

3.2 Подстановки

Интуитивно ясно, что применение терма λx.S как функции к аргументу T дает в результате терм S, в котором все свободные вхождения переменной x заменены на T . Как ни странно, формализовать это интуитивное представление оказывается нелегко.

Будем обозначать операцию подстановки терма S вместо переменной x в другом терме T как T . Также, как и в определение свободных и связанных переменных, правила подстановки также можно определить рекурсивно. Трудность состоит в том, что необходимо наложить дополнительные ограничения, позволяющие избегать конфликта в именах переменных.

3.3 Конверсия

Лямбда-исчисление основано на трех операциях конверсии, которые позволяют переходить от одного терма к другому, эквивалентному ему. По сложившейся традиции эти конверсии обозначают греческими буквами α, β и η. Они определяются следующим образом:

α-конверсия: λx.S −→ λy.S при условии, что y / F V (S).

Например, λu.u v −→ λw.w u.

β-конверсия: (λx.S) T −→ S.

Для нас наиболее важна β-конверсия, поскольку она соответствует вычислению значения функции от аргумента. α-конверсия является вспомогательным механизмом для того, чтобы изменять имена связанных переменных, а η-конверсия интересна в основном при рассмотрении лямбда-исчисления с точки зрения логики, а не программирования.

3.4 Равенство лямбда-термов

Используя введенные правила конверсии, можно формально определить понятие равенства лямбда-термов. Два терма равны, если от одного из них можно перейти к другому с помощью конечной последовательности конверсий. Определим понятие равенства следующими выражениями, в которых горизонтальные линии следует понимать как «если утверждение над чертой выполняется, то выполняется и утверждение

под ней»:

Следует отличать понятие равенства, определяемое этими формулами, от понятия синтаксической эквивалентности, которую мы будем обозначать специальным символом ≡. Например, λx.x 6≡λy.y, но λx.x = λy.y. Часто можно рассматривать синтаксическую эквивалентность термов с точностью до α-конверсий. Такую эквивалентность будем обозначать символом ≡α . Это отношение определяется так же, как равенство лямбда-термов, за тем исключением, что из всех конверсий допустимы только α-конверсии. Таким образом, λx.x ≡α λy.y.

3.5 Экстенсиональность

η-конверсия в лямбда-исчислении выражает собой принципэкстенсиональности . В общефилософском смысле два свойства называются экстенсионально эквивалентными, если они принадлежат в точности одним и тем же объектам. В математике, например, принят экстенсиональный взгляд на множества, т.е. два множества считаются одинаковыми, если они содержат одни и те же элементы. Аналогично мы говорим, что две функции равны, если они имеют одну и ту же область определения, и для любых значений аргумента из этой области определения вычисляют один и тот же результат.